AI＋IoT＝AIoT，一个简单的等式，却定下了两个行业未来的方向。
AIoT很多公司都很熟悉，比如小米和华为，擅长智能设备。然而，在2022年上半年的节点上，联系上半年AIoT领域巨头的新声音，两类公司的形象变得更加立体。
一类是以海康威视、以海康、大华、宇视科技为代表的安全巨头加速拥抱AIoT，另一边是以旷视科技（后文简称为旷视）为代表的AI新势力选择逆向切入算法优势AIoT市场。
AI和IoT两条路线的断断续续是否迎来了确定的终点？研究这两类非典型公司AIoT本文试图回答以下问题：
1.海康、大华、宇视、旷视AIoT布局有什么区别？
2．AIoT算法和硬件如何相互作用？
3．AIoT给AI行业商业化问题提供了哪些解决方案？
海康、大华、宇视、旷视AIoT：硬件和软件的出身差异
着眼于不同的企业AIoT在布局之前，有一个概念需要澄清。
海康、大华、宇视都是名义上的安全巨头。今天的安全不是传统意义上的监控摄像头。安全系统仍然使用视频监控作为获取信息的前端设备。然而，它的完整性是后端信息的存储和处理，以及衍生的管理和控制系统。
目前，传统意义上的安全企业基本上只有一些小公司，而大公司大致形成了两个阵营：智能物联网AIoT和智能家居AIoT。这主要取决于公司自身的发展路线。
2021年10月，大华举行大华Dahua Think ＃ 云联万物、数智未来战略升级发布会发布了一系列人工智能开发平台、物联数智平台和AIoT产品。今年3月，大华又召开了一场“云联万物数智未来”高峰论坛。
2022年4月，安防最大巨头海康召开年度业绩报告发布会，宣布刷新定位，确定业务领域名为智能物联网AIoT”。
宇视是千方科技旗下公司的控股子公司。根据公司公告，宇视是千方科技AIoT业务的核心。2022年6月，宇视以无限新视野为主题召开AIoT合作峰会。
到目前为止，传统意义上的三大安全硬件领导者都在AIoT在赛道上找到自己的位置。根据他们透露的信息，硬件的入口效果仍然显著，AIoT为硬件建设服务的中后台系统。
因此，我们可以把安全巨头的路线称为硬件决定软件，AIoT思维软件由一系列算法组成，即硬件定义算法。
旷视不同于它们的道路。2022年4月，旷视在企业合作伙伴大会上喊出算法定义硬件。
具体来说，首先开发标准化的摄像头、机器人和其他硬件，然后辅以不同场景需求的算法。显然，这是一种软件第一的策略，其优点是成本低，应用可扩展性好。
AI要在这一领域划分领地，公司必须选择不同的模式。恰好三大巨头的算法端是AI公司优势高地。
海康、大华、宇视、旷视都决定了AIoT大展拳脚，验证了赛道的潜力。在软硬件的结合下，每个家庭都发布了未来10年是AIoT高光期信号。
目前模式的变化是不可预测的，但核心问题有讨论空间：硬件还是硬件定义算法？这取决于他们能给对方带来什么。
该算法的边际应用解决了硬件规模的束缚
IoT最重要的是运行过程中收集到的数据，AI最重要的是落地形式，形成一组双向奔赴的合力:一个要从实到虚，一个要从虚到实。
就像旷视CEO印奇说：我想AI行业的说法有问题，AI作为一个独立的工业体系或商业闭环，很难存在。AI它本质上是一种效率工具，可以无形中渗透到各个行业，成为提高行业效率的催化剂。
在此基础上，硬件定义算法和算法定义硬件之间存在明显差异。如果将硬件与身体和大脑进行比较，则前者从身体反馈中产生思维，决定下一步行动；后者是建立一个通用的思维框架来指导行为。身体和大脑必须合作，但总有一部分会起主导作用。
边缘产品魔方盒就是这样，整体芯片和其他性能领先于朋友，但真正的区别在于盒子里的算法。在本产品中，社区、建筑工地等领域的算法集中固化，客户需要提供什么。
因此，硬件有固定的天花板，但算法没有。AI两种发展模式也与此有关。一是商汤的计算基础设施+大装置赋能千行百业，二是旷视直接切入顶层设计。
2020年，全球IoT连接数首次超过非IoT连接数。物联网有可能统治所有设备，设备对应于大量设备AIoT 在场景中，设备不能无限增长，但算法可以无限应用，从而影响甚至改变物理世界。因此，解决方案AIoT时代的具体需求必须是一种更具延展性和扩展性的算法。
然而，三大巨头的建设并不关注核心算法，其起点是软件架构，如AIoT中间平台。旷视算法定义硬件，几乎相当于挑战整个硬件路径。
旷视认为，只要基础设施云化、核心技术互联网化、应用数据化、智能化是几大趋势，AIoT它也会发展起来，最终会有一个通用的顶层设计。MegEngine(天元)自主研发算法的优可以最大限度地发挥算力芯片的性能，从而降低成本。
从这两条不同的道路上，算法定义硬件的真相也很清楚：硬件平台、灵活适应算法、系统灵活性、易用性、服务规模、整个过程集成+大规模应用降低成本和效率。
当然，海康、大华、宇视AIoT这条路还没有走到最深处。面对更加分散和多样化的场景需求，它可能无法成功地完成所有的想法。算法与硬件的长期合作才刚刚开始，结果可能超出双方的预期。
下一代人工智能针对碎片化需求加速扩展
6月23日，中信证券发布研究报告称，AI产业价值链趋于稳定，并逐渐接近芯片&计算设施和应用场景的两端。
这种观点无疑是从AI从商业化困境开始。AI企业往往技术水平很高，但很难真正进入一个行业。传统产业IoT转型趋势火爆，但大多停留在设备联网上。至于联网后获取数据该怎么办，企业一头雾水。
AIoT这种状态在一定程度上已经结束。双方都很少从新的商业形式中找到解决自己问题的方法。或者相反，双方选择使用它AI＋IoT解决问题的模式，最终创造了新的业态。
自2015年以来，旷视一直提出AIoT是AI的产业化路径，本质上是AI技术价值跳跃节点到了。2011年左右AI是技术科研单点突破；2015年左右AI将算法边界扩展到实用领域；2020年后AI是基础设施的大发展降低了使用门槛和点对点服务业。
既是这个过程AI技术发展的过程也是AI逐渐理解现实的过程。这种理解是对应用程序的理解AI能看到什么，到AI能做什么。
这程中最大的问题是，AI企业不能面面俱到。旷视选择的方式是吸引更多的生态伙伴，但这种方式是否会受到其他竞争对手的影响还不确定，因为竞争才刚刚开始。安防依然是AIoT核心轨道突出了应用场景的开发能力和渗透性不足。这是因为它们对海康、大华和宇视有好处AIoT全方位投资才刚刚开始。现有算法定义硬件的能力仍在提高。
早期的AI关注认知智能，现在AIoT则要求AI加强认知上的决策能力。这不是一个短期的过程，尤其是面对碎片化的需求。旷视算法定义硬件的概念可以加速这一过程，但它不会消除深入行业突破边界的必要过程。
从认知智能到决策智能，从功能定义到需求定义，AI和IoT的交错擦出火花，让现实世界为之一亮。但这种互相融合无论发生多少次，对AI公司都是有利的生意。
来源：松果财经
原文标题 : AI和IoT新时代:告别独自美好，迎接双向奔赴
